Las posibilidades gráficas de R fueron una de las bases del éxito del uso de este lenguaje de programación entre investigadores y analistas. Siempre es necesario evaluar el tipo de datos, formato, cantidades y clases para seleccionar cual es el plot más adecuado.
La función plot() del R base ofrece una variadad de opciones, pero en la actualidad es poco utilizado.
Scatterplots
# Uso dos vectores data(mtcars)
attach(mtcars)
x <- mtcars$hp # Number of cylinders
y <- mtcars$disp
# Hago el scatterplot
plot(x, y, main = "Dispersión valores disp y hp",
xlab = "Number of cylinders (hp)",
ylab = "Displacement (disp)",
pch = 19, frame = FALSE
)
lines(lowess(x, y), col = "blue")
# Argumentos de la función:
x, y: coordenadas de los puntos
main: título del plot
xlab: label del eje x
ylab: label del eje y
pch: tipo de símbolo
frame: con o sin marcoBoxplots
# Boxplot de una variable
boxplot(ToothGrowth$len)
# Boxplot de dos variables
boxplot(len ~ dose, data = ToothGrowth,
main = 'Plot of length by dose',
xlab = 'Dose (mg)', ylab = 'Length',
col = 'lightgray', frame = FALSE
)
# Argumentos:
len: eje y
dose: eje x
data: data frame
main: título del plot
xlab: label del eje x
ylab: label del eje y
col: color
frame: con o sin marcoBarplots
# Subset
x <- VADeaths[1:3, "Rural Male"]
x50-54 55-59 60-64
11.7 18.1 26.9 # Barplot de una variable
barplot(x)
# Con todos los elementos del gráfico
barplot(x,
main = "Death Rates in Virginia",
names.arg = c("Young", "Adult", "Old"),
xlab = "Age", ylab = "Rate"
)
Gráficos de torta
# Creo el df
df <- data.frame(empresas = c("Empresa_A", "Empresa_B","Empresa_C"),
cotizacion = c(25, 25, 50)
)
df empresas cotizacion
1 Empresa_A 25
2 Empresa_B 25
3 Empresa_C 50# Pie chart o gráfico de torta
pie(df$cotizacion,
labels=df$empresas,
radius = 1)
pie(df$cotizacion,
labels = df$empresas,
radius = 1,
col = c("red", "green", "blue")
)
Histogramas
# Creo el data frame
set.seed(1234)
x <- c(rnorm(200, mean=55, sd=5),
rnorm(200, mean=65, sd=5)
)
head(x, 2)[1] 48.96467 56.38715# Hago el histograma
hist(x, col = "steelblue")
# Quiero ver mayor detalle en la frecuencia de loa datos. Argumento breaks
hist(x, col = "steelblue", breaks = 30)
Scatterplots
library(gapminder)
library(ggplot2)
Attaching package: 'ggplot2'The following object is masked from 'mtcars':
mpglibrary(dplyr)
Attaching package: 'dplyr'The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lagThe following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, union# Gráfico de dispersión avanzado
gapminder %>%
ggplot(aes(x = lifeExp, y = gdpPercap, size = pop, col = continent)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
scale_y_log10()+
guides(col=guide_legend("My Continents"),
size=guide_legend("Population"))
Boxplots
library(gapminder)
library(ggplot2)
library(dplyr)
ggplot(gapminder, aes(x = continent, y = lifeExp, fill = continent)) +
geom_boxplot() +
geom_jitter(width=0.25, alpha=0.5)
library(gapminder)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Aprovecho los pipes y filtros antes de hacer el plot
gapminder %>%
filter(year %in% c(1957,1987,2007)) %>%
ggplot(aes(x = continent, y = lifeExp, fill = factor(year))) +
geom_boxplot() +
labs(fill = "Year") +
geom_point(position = position_jitterdodge(), alpha = 0.3) +
theme_bw(base_size = 16)
library(gapminder)
library(ggplot2)
# Puedo usar facet para elegir sobre que variable crear los plots
gapminder %>%
ggplot(aes(x = continent, y = lifeExp, fill = continent)) +
geom_boxplot() +
geom_jitter(width = 0.1, alpha = 0.2) +
xlab("Continent") +
facet_wrap(~year) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
Barplots
library(dplyr)
library(plyr)------------------------------------------------------------------------------You have loaded plyr after dplyr - this is likely to cause problems.
If you need functions from both plyr and dplyr, please load plyr first, then dplyr:
library(plyr); library(dplyr)------------------------------------------------------------------------------
Attaching package: 'plyr'The following objects are masked from 'package:dplyr':
arrange, count, desc, failwith, id, mutate, rename, summarise,
summarizelibrary(ggplot2)
library(dplyr)
# Creo el data set
df_2 <- data.frame(aditivo = rep(c("VC", "OJ"), each=3),
dosis = rep(c("0.5", "1", "2"),2),
resultado = c(6.8, 15, 33, 4.2, 10, 29.5))
# Ordeno por las 2 variables
df_sorted <- arrange(df_2, dosis, aditivo)
# Calculo la suma acumulativa de resultado para cada dosis
df_cumsum <- ddply(df_sorted, "dosis",
transform, label_ypos=cumsum(resultado)
)
# Hago el barplot
ggplot(data = df_cumsum,
aes(x = dosis, y = resultado, fill = aditivo)
) +
geom_bar(stat="identity") +
geom_text(aes(y=label_ypos, label=resultado),
vjust=1.6,
color="white",
size=3.5
) +
scale_fill_brewer(palette="Paired") +
theme_minimal()
Gráficos de torta
library(webr)
library(ggplot2)
PieDonut(mtcars,
aes(gear, carb),
explode = 3,
r1 = 0.9,
explodeDonut = TRUE,
title = "Distribution of carburetors by gears",
star = 3*pi/2,
labelposition=0
)
Histogramas
# Creo el data frame
set.seed(1234)
wdata <- data.frame(sex = factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58))
)
# Exploro el set de datos
head(wdata, 4) sex weight
1 F 53.79293
2 F 55.27743
3 F 56.08444
4 F 52.65430# Hago el histograma
library(ggplot2)
ggplot(wdata, aes(x = weight)) +
geom_histogram(aes(color = sex, fill = sex),
position = "identity",
bins = 30,
alpha = 0.4
) +
scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) +
scale_fill_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800"))
Intervalos de confianza
library(gplots)
Attaching package: 'gplots'The following object is masked from 'package:stats':
lowessplotmeans(ToothGrowth$len ~ ToothGrowth$dose, mean.labels=T)
Hay dos opciones: screen device y file device. Un screen device es simplemente la ventana que me permite visualizar y un file device es cuando es guardado en un archivo (aunque sea en temporales) y puede ser en una variedad de formatos.
En Mac: quartz() abre una graphic device nuevo
En Windows windows() abre una graphic device nuevo
En Unix/Linux x11() abre una graphic device nuevo
Se cierran con dev.off() o graphics.off()Ejercicio 04.1
1- Re hacer cualquiera de los gráficos anteriores.
2- Abrir un graphic device según tu SO.
3- Re hacer otro de los gráficos anteriores.
¿Qué ocurrió?
4- Correr el comando dev.off() y ver que ocurre.Las partes necesarias para que un gráfico esté completo fueron detallados en la teoría y están pensados desde un punto de vista informativo e independiente para el lector.
Partes en un gráfico de R base:
Datos
Colores
Símbolos - lineas - barras
Título
Leyenda
Ticks - escalas - ejes
Etiquetas ejes
Márgenes
Las partes de un plot guardan estrecha relación con el guardado y tamaño final del mismo. Gráficos pequeños no podrán tener muchos elementos e información adicional. Ejemplo:
Este es un aspecto relacionado a los plots muy importante para optimizar el trabajo que conlleva crear un plot. Si bien en RStudio está la posibilidad de guardar un plot desde la sección “Plots” con el botón “Export” yo recomiendo guardar el plot en un archivo en el directorio deseado y visualizarlo al tamaño real con un visor de imágenes del SO.
¿Por qué esta propuesta? Muchas veces creamos plots con una resolución muy alta (e.g., 1200 dpi - dots per inch) y el tamaño largo x ancho es muy grande (e.g., 21 x 29.7 cm). Si este plot es para un póster de congreso sería adecuado … ¿Pero qué pasa si en un journal me permiten figuras con medidas máximas 4 x 7 cm? Al reducir a ese tamaño la imagen tamaño A4: no se leen las fuentes, los símbolos no se diferencian, detalles de un mapa no son observables, etiquetas o nombres son ilegibles para el lector, etc.
Con base en todo esto, aquí veremos un ejemplo que sí sirva. En este ejercicio vamos a crear un plot “jugando” con su tamaño y resolución.
Ejemplo Opción 1
Problema: Quiero guardalo en .png pero en un tamaño y resolución determinado por el journal adonde será publicado.
Solución: Guardarlo en .png y especificar tamaños.
# Seteo la ruta y el archivo a crear. En svg no hace falta colocar tamaños.
png('/home/ignacio/Desktop/png_ejemplo.png',
width = 10,
height = 16,
units = "cm",
res = 600
)# Gráfico de dispersión avanzado
gapminder %>%
ggplot(aes(x = lifeExp, y = gdpPercap, size = pop, col = continent)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
scale_y_log10()+
guides(col=guide_legend("My Continents"),
size=guide_legend("Population"))
# Cierro el graphic device
graphics.off()Ejercicio 04.2
1- Abrir el .png con un visor de imágenes.
2- ¿Qué ocurrió?
3- ¿Cómo puedes arreglarlo? Pro-tip: jugar con los argumentos width, height y dpi para luego pegarlo en un word.Ejemplo Opción 2
Problema: Quiero guardalo en .pdf pero en un gran tamaño y resolución para que sea impreso y revisado.
Solución: Guardarlo en .pdf y especificar tamaños.
pdf(file = "/home/ignacio/Desktop/margen_barplot.pdf", # directorio para el pdf
width = 4, # ancho del plot en pulgadas
height = 4, # alto del plot en pulgadas
bg = "white", # color de fondo
colormodel = "cmyk" # modelo del color
)# Configuro el device para el plot poniendo algunos márgenes 0 (cero).
# Así optimizo el tamaño de la imagen y remuevo excesos de bordes.
par(mar=c(2, 2, 1, 0))
# Con todos los elementos del gráfico
x <- VADeaths[1:3, "Rural Male"]
barplot(x,
main = "Death Rates in Virginia",
names.arg = c("Young", "Adult", "Old"),
xlab = "Age", ylab = "Rate"
)
# Cerrar el device. Recién allí se crea el archivo!
graphics.off()Ejercicio 04.3
1- Abrir el .pdf con un visor de pdfs.
2- ¿Qué ocurrió? ¿Falta alguna parte del plot?
3- ¿Qué pasa si agregas al directorio con el pdf, el argumento paper = "A4"? ¿Se soluciona?
4- ¿Cómo puedes arreglarlo? Pro-tip: jugar con los argumentos mar dentro de la función par().Ejemplo Opción 3
Problema: No sé usar bien las funciones / argumentos de R y lo quiero editar a mano
Solución: Guardarlo en .svg y editarlo por ejemplo con Inkscape. No recomendado.
# Seteo la ruta y el archivo a crear. En svg no hace falta colocar tamaños.
svg('/home/ignacio/Desktop/vec_ejemplo.svg')
## Gráfico de dispersión avanzado
gapminder %>%
ggplot(aes(x = lifeExp, y = gdpPercap, size = pop, col = continent)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
scale_y_log10()+
guides(col=guide_legend("My Continents"),
size=guide_legend("Population"))
# Cierro el graphic device
graphics.off()Son funciones gráficas de R avanzadas y diseñadas para grandes volúmenes de datos o que necesitan ser observadodos en varias dimensiones.
library(gplots)
library(ggplot2)
library(plotly)
Attaching package: 'plotly'The following objects are masked from 'package:plyr':
arrange, mutate, rename, summariseThe following object is masked from 'package:ggplot2':
last_plotThe following object is masked from 'package:stats':
filterThe following object is masked from 'package:graphics':
layoutlibrary(gapminder)
p <- gapminder %>%
filter(year==1977) %>%
ggplot(aes(gdpPercap,
lifeExp,
size = pop,
color=continent)
) +
geom_point() +
theme_bw()
p
ggplotly(p)En el caso de hacer un PCA o un gráfico de dispersión entre 3 variables:
library(car)Loading required package: carData
Attaching package: 'car'The following object is masked from 'package:dplyr':
recodelibrary(rgl)
library(palmerpenguins)
bill.l <- penguins$bill_length_mm
flip.l <- penguins$flipper_length_mm
mass.g <- penguins$body_mass_g
p3d <- scatter3d(x = bill.l,
y = flip.l,
z = mass.g,
groups = penguins$species,
surface=FALSE,
grid = FALSE,
ellipsoid = TRUE,
surface.col = c("red", "blue", "black")
)Loading required namespace: mgcvp3dNULLrglwidget()Otros tipos de usos para estos plots en 3D son mapas de batimetría, topográficos con altitud, fondos marinos, pendientes de ríos, cuencas hidrográficas, cartografía de cuevas, etc.
1- Llamar a un set de datos propio con read_csv().
2- Si no poseen un set de datos propio, pueden utilizar alguno de los set de datos que dispone R en la url https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/00Index.html. Pueden simplemente tipeando en RStudio el nombre del data set:
library(datasets)
# Por ejemplo:
head(beaver1) day time temp activ
1 346 840 36.33 0
2 346 850 36.34 0
3 346 900 36.35 0
4 346 910 36.42 0
5 346 920 36.55 0
6 346 930 36.69 03- Analizar el tipo de datos que contiene el dataframe o tibble.
4- Hacer un gráfico que muestre adecuadamente los datos y guardarlo como un png.